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該文針對聚類問題上缺乏骨架研究成果的現(xiàn)狀，分析了聚類問題的近似骨架特征，設計并實現(xiàn)了近似骨架導向的歸約聚類算法。該算法的基本思想是：首先利用現(xiàn)有的啟發(fā)式聚類算法得到同一聚類實例的多個局部最優(yōu)解，通過對局部最優(yōu)解求交得到近似骨架，將近似骨架固定得到規(guī)模更小的搜索空間，最后在新空間上求解。在26 個仿真數(shù)據(jù)集和3 個實際數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，骨架理論對提高聚類質(zhì)量、降低初始解影響及加快算法收斂速度等方面均十分有效。
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